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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利一种基于人工智能的石油运输安全监督方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120429724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510933110.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于人工智能的石油运输安全监督方法及系统是由王小燕;李娟妮;谢文昊;卢学飞;折延宏设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的石油运输安全监督方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的石油运输安全监督方法及系统，属于数据处理领域，包括：获取布置在石油运输管道上的传感器收集到的振动信号与声波信号；对预设时间窗口下的振动信号与声波信号进行时间维度的配准；提取振动信号特征；提取声波信号特征；根据振动信号特征与声波信号特征进行数学分析，计算管道危险指数；判断管道危险指数是否大于预设指数值；若是，进入下一步；否则，返回继续监测；通过希尔伯特变换，识别振动信号与声波信号中的震动区间；对震动区间范围内数据的振动信号特征与声波信号特征进行融合，形成融合特征图；通过YOLO神经网络，监测石油运输管道附近是否存在危险行为；若是，发出警报；否则，返回继续监测。

本发明授权一种基于人工智能的石油运输安全监督方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的石油运输安全监督方法，其特征在于，包括： S1，获取布置在石油运输管道上的传感器收集到的振动信号与声波信号； S2，对预设时间窗口下的所述振动信号与所述声波信号进行时间维度的配准； S3，对所述振动信号进行特征提取，得到振动信号特征； S4，对所述声波信号进行特征提取，得到声波信号特征； S5，根据所述振动信号特征与所述声波信号特征进行数学分析，计算管道危险指数； S6，判断所述管道危险指数是否大于预设指数值；若是，进入下一步；否则，返回S1继续监测； S7，通过希尔伯特变换，识别所述振动信号与所述声波信号中的震动区间； S8，对所述震动区间范围内数据的振动信号特征与声波信号特征进行融合，形成融合特征图； S9，以所述融合特征图作为输入，通过YOLO神经网络，监测所述石油运输管道附近是否存在危险行为；若是，发出警报；否则，返回S1继续监测； 所述YOLO神经网络采用YOLOv8网络作为基础架构，所述YOLO神经网络包括：骨干网络、颈部网络以及检测头； 在原有的YOLOv8网络的骨干网络中的常规卷积替换为SPD卷积，并引入BRA注意力机制； 将原有的YOLOv8网络的颈部网络采用新型特征金字塔结构，所述新型特征金字塔结构包括：第一个特征筛选单元、第一个1×1卷积单元、第二个特征筛选单元、第二个1×1卷积单元、第一个特征融合单元、第三个特征筛选单元、第三个1×1卷积单元、第二个特征融合单元、第四个特征筛选单元、第四个1×1卷积单元以及第三个特征融合单元； 将原有的YOLOv8网络的检测头替换为动态检测头； 其中，所述特征筛选单元具体处理方式包括： 将输入至所述特征筛选单元的特征分别单独输入至三个分支中； 在第一分支中，依次进行Z‑Pool池化、7×7卷积、BN批归一化以及Sigmoid激活，得到第一维度空间注意力权重； 在第二分支中，对输入的特征进行维度置换，依次进行Z‑Pool池化、7×7卷积、BN批归一化以及Sigmoid激活，得到第二维度空间注意力权重； 在第三分支中，对输入的特征进行维度置换，依次进行Z‑Pool池化、7×7卷积、BN批归一化以及Sigmoid激活，得到第三维度空间注意力权重； 结合所述第一维度空间注意力权重、所述第二维度空间注意力权重以及所述第三维度空间注意力权重，对各个分支中的特征进行加权求和取平均，得到筛选特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安石油大学，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区电子二路18号西安石油大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。